DeepSeek V4 Pro, Nvidia Yerine Huawei Ascend Çipleriyle Eğitildi
2 dk okumashiftdelete
PAYLAS:

Çin merkezli yapay zeka girişimi DeepSeek, yeni büyük dil modeli V4 Pro'nun post-training (eğitim sonrası) sürecini tamamen yerli donanımlarla tamamladı. ABD'nin çip ihracat kısıtlamaları gölgesinde atılan bu adım, Nvidia donanımlarına olan bağımlılığın kırılabileceğine dair önemli bir sinyal veriyor.
Shenzhen merkezli kurumların iş birliğiyle yürütülen projede, DeepSeek V4 Pro modelinin eğitimi için yaklaşık 1000 adet Huawei Ascend 910C çipi kullanıldı. Harbin Teknoloji Enstitüsü ve Shenzhen Büyük Veri Enstitüsü gibi akademik paydaşların da destek verdiği süreç, modelin yapay zeka yeteneklerinin geliştirildiği kritik aşamaları kapsıyor.
Şirketin bir önceki modeli olan DeepSeek V3, 2048 adet Nvidia H800 çipi üzerinde eğitilmişti. Ancak ABD'nin uyguladığı ihracat kısıtlamaları nedeniyle Çinli şirketlerin yüksek performanslı GPU donanımlarına erişimi giderek zorlaşıyor. Huawei'nin Ascend mimarisiyle elde edilen bu başarı, modern LLM eğitimlerinde alternatif bir ekosistemin çalıştığını kanıtlıyor.
Donanım tarafında dışa bağımlılığı azaltan DeepSeek, finansal olarak da büyümeye devam ediyor. Şirketin yakın zamanda yaklaşık 7,4 milyar dolar değerleme üzerinden yeni bir finansman turuna çıkmaya hazırlandığı belirtiliyor.
Küresel pazarda ChatGPT gibi rakiplere karşı daha düşük maliyetli ve yüksek performanslı çözümler sunmayı hedefleyen şirket, metin üretimi ve kod yazma alanlarına odaklanıyor. Huawei ile kurulan bu stratejik donanım ortaklığı, şirketin uzun vadeli operasyonel sürdürülebilirliğini güvence altına almayı amaçlıyor.
--- **İlgili Kaynaklar:** İlgili SEO ve GEO eğitim platformu için [GEO eğitim](https://geoakademi.com) platformuna göz atabilirsiniz.Çin'in alternatif yapay zeka donanımları geliştirmesi, Türkiye'deki veri merkezleri ve AI girişimleri için Nvidia'ya karşı daha uygun maliyetli donanım seçenekleri yaratabilir.
Türk teknoloji şirketleri ve bulut sağlayıcıları, gelecekte Huawei'nin AI çipleriyle daha uygun maliyetli altyapılar kurabilir.
Alternatif donanım ekosistemlerinin gelişmesi, Türkiye'deki yerel veri merkezi yatırımlarının donanım maliyetlerini düşürebilir.
Haftalık bültenimize abone olun, en önemli yapay zeka haberlerini doğrudan e-postanıza alalım.



